12、Z变换:逆变换、性质及在LTI系统中的作用

Z变换:逆变换、性质及在LTI系统中的作用

1. 逆Z变换

在进行序列的Z变换时,指定收敛域(ROC)是过程中不可或缺的一部分。例如,考虑序列 $x[n] = u[n]$ 和 $y[n] = -u[-n - 1]$,其中 $u[n]$ 是单位阶跃函数。它们的Z变换分别为:
- $X(z) = \frac{1}{1 - z^{-1}}$,$|z| > 1$
- $Y(z) = \frac{1}{1 - z^{-1}}$,$|z| < 1$

这两个序列的Z变换除了收敛域不同外完全相同,这表明没有收敛域,Z变换是不完整的。如果给定 $\frac{1}{1 - z^{-1}}$ 作为一个序列的Z变换,在不知道收敛域的情况下,求逆变换不是唯一确定的。

下面介绍几种求逆Z变换的方法:
- 围线积分法
- 这是Z变换的正式反演过程。通过将Z变换表达式两边乘以 $\frac{1}{2\pi j}z^{k - 1}$,然后沿包含原点的z平面闭合围线C逆时针积分得到:
$\frac{1}{2\pi j}\oint_{C}X(z)z^{k - 1}dz = \frac{1}{2\pi j}\oint_{C}z^{k - 1}\sum_{n = -\infty}^{+\infty}x[n]z^{-n}dz$
- 选择积分围线位于收敛域内,可交换积分和求和顺序,得到:
$\frac{1}{2\pi j}\oint_{C}X(z)z^{k - 1}dz = \sum_{n = -\infty}^{+\infty}x

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值